机器学习-多元梯度下降

多元梯度下降多维特征是？

还是买房子的例子，房子价格的定位如果仅由房子面积这一个因素决定，那么这里就只有房子面积这一个特征。

数据集的信息不止一种时，便有了多维特征，比如：

下面，将构建一个含有多个变量的模型，来进行多特征回归分析，我们把模型参数看作是一个向量，即模型的特征为（X1,X2,…Xn) n表示特征的数量,

在这个公式中，有n+1个参数和n个变量，为了使公式更加简化，引入 X0=1.公式即为：hθ(x)=θ0+θ1(X1)+θ2(X2)+…+θn(Xn)

此时模型的参数是一个n+1维的向量，任何一个训练实例也就是n+1向量，特征矩阵X的维度是m∗(n+1)，因此公式可以简化为：hθ(x)=θTX
梯度下降算法如下：

当n=1时：

当n>=1时：

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